Специализированное оборудование решает задачи оптимизации высокого порядка
Рост ИИ, графической обработки, комбинаторной оптимизации и других приложений с интенсивным использованием данных привел к появлению узких мест в обработке данных, поскольку все большие объемы данных должны передаваться туда и обратно между памятью и вычислительными элементами компьютера. Физическое расстояние невелико, но процесс может происходить миллиарды раз в секунду. Неизбежно, энергия и время, необходимые для перемещения такого количества данных, складываются. В ответ на это компьютерные инженеры проектируют специализированные аппаратные ускорители с инновационной архитектурой для повышения производительности таких приложений. Предыдущие попытки разработать аппаратное обеспечение для решения задач оптимизации включали машины Изинга — категорию аппаратных решателей, которые используют модель Изинга для нахождения абсолютного или приблизительного «основного состояния», например, минимума энергии. До сих пор аппаратные архитектуры для машин Изинга могли эффективно решать задачи с квадратичными полиномиальными целевыми функциями, но не были масштабируемы для все более важных задач более высокого порядка, таких как сворачивание белка , прогнозирование электронной структуры, проверка моделей ИИ, маршрутизация цепей, диагностика неисправностей и планирование. Исследования в этой области проводит Тиниш Бхаттачарья, докторант в лаборатории профессора электротехники и вычислительной техники Дмитрия Струкова в Калифорнийском университете в Санта-Барбаре. Он и несколько отраслевых...
CHASPIK.SPB.RU